面向机场场区管理的数据挖掘系统

机场场区的信息化建设滞后于飞行区和航站楼。为此,针对机场场区管理信息系统,提出面向机场场区管理的商务智能理念,设计一种应用数据挖掘技术的机场场区数据挖掘系统,分析系统各个功能模块,通过应用实例,证明该系统可有效提高机场场区信息化建设程度。     

基于官方信息控制的多层网络谣言传播模型

官方信息在现实生活和虚拟网络中的扩散对谣言传播具有双重影响。本文建立多层网络传播模型研究跨境电商新政策错误解读这一谣言传播问题,模型上层为虚拟网络传播层(虚拟层),下层为现实社会传播层(现实层),个体根据各自社交网络和行为习惯接收官方信息来控制多层网络谣言传播。文章根据平均场方法分析该模型的演化过程和传播阈值,采用无标度网络进行仿真验证了理论分析传播动力学行为的正确性,结果表明,官方信息对虚拟层和社会层谣言的控制都具有积极作用,官方信息的掌握程度对社会谣言传播有显著性影响,且当官方信息的网络传播达到一定规模时,能够有效约束现实社会个体行为,进而达到虚拟层和现实层对谣言控制的同向促进作用。     

谣言传播过程中官方媒体影响模型

随着互联网的迅猛发展,网络谣言正如“病毒”一样在我们的生活中散播。如何有效地消除谣言在人们接收健康信息时带去的阻碍以及混淆作用,在现今的信息时代显得尤为重要。本文借鉴了经典的SIS疾病传播模型和种群竞争模型,探讨了官方媒体在谣言传播过程中的影响作用,构建非线性微分方程模型来刻画谣言传播过程,并对方程的平衡点、解的有界性以及稳定性进行了分析。最后,赋予相关参数一定的数值,利用MATLAB进行模拟仿真,讨论不同情境下的演化机理,得出了相关结论与建议,为应急管理者制定谣言传播控制策略提供支持。     

“智能交通云”应用车辆运输理的SWOT分析

"智能交通"与云计算服务模式相结合形成"智能交通云"应用于现代物流企业中的车辆运输管理已成为可能。通过智能交通运的应用可有效降低车辆运输管理的运输成本,提高管理效率。     

国外车险行业发展历程简析

本文首先通过对机动车保险发展过程中的强制险发展、费率改革等车险重点的分析,引出机动车保险发展中的一些列成绩和问题。然后结合国际经验,总结出可应用于我国机动车保险发展的一些策略。     

大数据时代下机场客户关系分析与实施模式研究

客户关系是机场与航空公司长期关注的重要指标,讨论航空公司客户管理管理的文献较多,但关于机场客户关系的讨论很少。大数据时代的到来,将给机场提高客户服务水平带来了新的机遇与挑战。本文结合大数据时代的特点,对机场客户关系进行研究。借鉴航空公司客户分析模型,给出了机场客户分析模型：分析客户在指定机场的最近乘机时间间隔、累计乘机次数、在机场平均滞留时间、机场消费情况等指标,对客户进行划分。文章通过初步探讨将大数据时代下的云技术与CRM系统结合运用于机场的客户关系实施中,为机场向“服务机场”转型提供帮助。     

基于半耦合字典的CT图像超分辨率重建方法研究

在CT图像超分辨率重建中,传统方法存在峰值信噪比和结构相似性低、重建效果差的问题,为获得更好的图像,提出基于半耦合字典的CT图像超分辨率重建方法。该方法利用初始图像与神经元函数之间的卷积形式,曝光处理CT图像。基于图像分辨率的离散化特点,构建了图像降质退化模型。设置匹配点和计算机断层扫描的基本参数,获取CT图像的超分辨率属性特征。经由傅里叶算法,准确匹配图像超分辨率特征点,通过训练半耦合算法,设计了图像超分辨率重建算法,实现CT图像的超分辨率重建。结果表明,该方法不仅可以提高重建的峰值信噪比和结构相似性,还提高了重建图像边缘的圆滑程度,从而实现提高重建质量,获取更好的图像。     

融合Savitzky-Golay滤波器的TCN-SA-BiGRU风电功率预测

陆上风力发电作为主流清洁能源发电方式之一,预测其发电功率也是目前研究热点问题。本文提出融合Savitzky-Golay滤波器与基于自注意力机制的TCN-BiGRU风电功率预测模型。利用Savitzky-Golay滤波器对风电功率及相关特征数据进行降噪,随后将数据输入进由TCN时域卷积神经网络、自注意力机制模块、双向门控循环单元网络所搭建的TCN-SA-BiGRU模型中,这些模块能够更深、更快挖掘数据特征。最终预测结果显示,融合了Savitzky-Golay滤波器的模型能够有效对数据降噪,并且相较于传统单一神经网络等模型,本模型的预测性能更高。     

非线性动态系统相关性推断方法与应用

给出的基于分数维数的推断方法，用于推断两列观测数据是否来自于同一非线性动态系统，以解决非线性经济预测中的变量选择问题；随后对利用ＢＤＳ检验推断非线性可预测性的方法进行了讨论．在一个决策支持系统中，用该方法对国际有色金属市场价格趋势非线性特征进行统计推断与辅助建模，取得了较好效果．